《表2 各站点主要气象因子差异显著性检验惠特尼U检验系数》

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《基于神经网络算法的广东省典型代表站点ET_0简化计算模型研究》

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鉴于广州、湛江、深圳、揭西、韶关5个站点分属不同气候类型，对其实测日最低、最高、平均温度、平均风速、日照时间、平均相对湿度进行统计分析，结果如表1所示。从表1可以看出，同一站点长序列除日平均风速外，其他气象因子变异系数较小，究其原因为广东地处沿海，6—10月台风频发导致。同一气象因素条件下，除平均相对湿度外韶关站的变异系数最大，湛江、深圳站的变异系数最小，产生这种现象的原因可能与站点地理位置相关，韶关地处南亚热带和北亚热带过渡带并以中亚热带气候为主，在山地丘陵为主的地形共同作用下形成复杂的气候特征。整体而言，各站点各气象因素的变异均属中等变异，但从气象要素统计值难以看出5个站点气候具有显著差异。因此，借助曼-惠特尼U检验进行差异显著性分析检验（表2）。由表2可知，在p<0.05显著水平下，广州与韶关站点各气象因子具有显著差异（日平均气温:p=0.088；日最高气温:p=0.133；日最低气温:p=0.083；日平均相对湿度:p=0.184；日平均风速:p=0.165；日照时间:p=0.137）；湛江、广州、揭西、深圳4个站点除日最高气温外，其他气象因子均不显著。因此，后续ET0计算需考虑气象因子差异性。